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实时欺诈的A-Ai-Aignemed数据工程策略
抽象的网络欺诈是在数字生态系统中经历的，这对于组织和个人的实验非常危险。欺诈检测的一般方法在稳定的环境中很好地工作，但无法获得现代数字空间所需的实时结果。本文旨在证明人工智能（AI）如何补充数据工程以应对这些挑战的方法。当AI模型得到强大的数据供稿支持时，组织可以实时确定欺诈活动，从而减少损失并鼓励安全的数字经济。为了向读者提供有关文章内容的背景，摘要将其内容分为作者支持的三个主要想法：AI的可扩展性，速度和欺诈检测的准确性。它还使读者了解替代方法和补充方法，实施示例以及本文中的趋势。最后，本文旨在确定AI增强的数据工程具有保护数字经济免受新兴欺诈形式的能力。
使用实时大数据分析转换医疗保健
数据架构师，亚马逊Web服务，美国西雅图，美国摘要实时大数据分析已经通过更改制定决策，给予治疗以及管理的组织和流程来破坏医疗保健。使用AI，IoT和Cloud Computing等技术，医疗组织可以分析大型数据集，以提醒患者疾病，选择适当的治疗方法，并确定资源在哪里必不可少。在本文中，作者探讨了医疗保健行业实时分析的进度，机会和问题，以及预测分析，患者监督和远程医疗实施等类型。尽管存在道德问题，但数据隐私和系统集成问题仍然是有力的障碍，诸如世界的精密医学和数字健康映射等趋势呈现出勇敢的新世界在提供医疗保健方面的实施。为此，需要通过拥抱技术，行业协作以及最重要的是适当的监管来进行创新，以促进和促进人们的安全使用。关键字：实时大数据分析，医疗保健转型，人工智能，机器学习，物联网，云计算，预测分析，患者监督，远程医学，精密医学，数字健康图，数据隐私，医疗保健IT解决方案，主动护理，主动护理，系统整合，系统保健安全，数字健康创新。1。简介将实时大数据分析整合在医疗保健中正在重新调整以更好的患者结果的快速决策。这些技术在几秒钟内分析了大量与健康相关的信息，它们会改善诊断，治疗和预防[12]。因此，随着组织管理老龄化，慢性病和增加困扰世界上大多数医疗保健系统的成本，实时分析逐渐被证明是无价的[15]。在全球范围内，诸如人工智能，物联网和云计算之类的IT解决方案对这种变化有用，从戴在患者体内的设备到分析慢性疾病诊断[10，8]。但是，将实时数据分析集成在医疗保健中具有许多优势，这些优势并未避免某些挑战。挑战，例如，数据隐私，安全性和在各个平台上集成多种数据的挑战仍然是相关的[1]。这意味着基于地理位置的差异和医疗保健中先进技术的可用性也需要平等地采用，以避免造成更广泛的医疗保健差异[6]。本文解释了当今和未来对医疗保健组织进行实时大数据分析的进步
具有再生能量的固定优先实时系统的动态功率管理
能耗是实时嵌入式系统的关键问题。通常，嵌入式设备应采用实时行为，因为任务即应用程序必须在截止日期之前完成其执行。大多数设备（例如传感器节点）在截止日期时不允许任何失败。据说他们是艰难的实时。因此，必须为这些嵌入式系统提供特定的实时操作系统，即使能量限制，也可以保证执行所有任务的可预测行为。首先，确定一组任务是否可以满足其时序要求很重要。最常见的想法是计算每个任务的最差响应时间，并将其与其截止日期进行比较。如果是这样，其次，调度算法应指示如何安排任务。经典的实时调度算法是在线，优先，优先级驱动和非闲置的（也称为工作）。他们根据准备处理的任务列表在频道上做出决定，但忽略将来会到达的任务。任务是根据优先驱动的策略安排的，即，最高优先级执行的现成任务，如果至少一个任务待执行，则处理器永远不会ives。在过去的50年中，已经开发了各种调度算法，以提高受时间限制的系统性能。其中之一是速率单调（RM）。另一个是最早的截止日期（EDF）[1]。尽管RM和EDF
通过时域弥漫性相关学教授实时监测人体中的血液氧合：Edoardo Char教授
Towards real time monitoring of blood oxygenation in human body through Time Domain Diffuse Correlations Spectroscopy Professor: Prof. Edoardo Charbon Office MC A3.303 e-mail: edoardo.charbon@epfl.ch Lab deputy: Dr. Claudio Bruschini Office MC A3.307 email: claudio.bruschini@epfl.ch Scientific Assistant Contacts: Paul Mos Office MC A3.257电子邮件：paul.mos@epfl.ch项目类型：主项目部分：微工程官方开始日期：任何时间提交最终报告：小组会议上的TBD演示文稿：TBD单光子雪崩二极管（SPAD）摄像机在基于LIDAR的应用程序中广泛使用。弥漫性相关光谱已经用于监测脑血流，并以激光分离为4厘米的光学探针。通过添加时间域，预期较高的信号与噪声比。
天线耦合微光仪基于2D实时Terahertz Imaging
的确，与上述标准有关，未冷却的重测技术是THZ 2D成像的有前途的候选人。它在室温下运行，阵列在硅微电子铸造厂的高级CMOS应用特定集成电路（ASIC）上方生产，紧凑的单层大型2D阵列 - 现在以连续降低价格在工业上生产Mpixel格式。作者组[3]用Leti-Ulis专有的非定形 - 硅螺旋体传感器测试了此成像设置配置[4]。用量子级联激光器（QCL）在3 THz下的测量显示出小于0.5％的光吸收效率。即使这种敏感性足以进行测试过的活动THZ成像设置，这些结果也促使研究了BOLOMETER PISERETURTER的研究，专门调整了对THZ辐射的感觉，以便遵守现实生活中的用户库。
参加活动：实时出勤系统
摘要。参加活动旨在简化和增强传统的学生出勤过程，这通常很耗时，并且容易出现手动输入错误。通过利用面部识别技术，该项目可以自动出勤记录，使教师绕过手动验证并提高课堂管理的效率。使用烧瓶全栈框架构建，Actishease集成了Google Sheeps API，以实时存储和跟踪出勤数据，从而提供了可访问且有组织的记录保存系统。此外，该项目还托管在GitHub上，促进了版本控制和协作项目管理。这种创新的方法不仅可以最大程度地减少出勤时间的时间，还可以确保更高的教育机构准确性和可访问性。该系统具有提高行政效率的巨大潜力，可以作为不同组织环境中类似应用的模型。
使用手势和语音实时实时实时键盘小鼠
摘要计算机应用程序的进步已经越来越促进了日常任务，最近的创新集中在语音助手和虚拟输入设备上。该技术对具有移动性挑战的个体或直接手动计算机交互的情况有限。利用计算机视觉和人工智能，这些应用程序可以解释视觉数据，例如人类运动，并决定执行相应的命令。本研究结合了语音助手，虚拟鼠标和虚拟键盘，以增强可访问性和可用性，特别是对于身体残疾人或喜欢替代输入方法的人。使用Python，MediaPipe和OpenCV，该应用程序有效地处理和解释用户手势，提供响应迅速，有效的计算体验。MediaPipe的功能特别有助于模型的精确度，优化了对AI驱动任务的手动跟踪和手势识别。用户可以通过各种手势来控制计算机光标，使用彩色盖或磁带在虚拟键盘上键入，并执行诸如左键单击和拖动项目之类的基本操作。这种集成的解决方案旨在提高生产率，使计算机更容易访问并增强用户的整体数字体验。在此类应用中，AI和计算机视觉的融合继续推动了创新和包容性的计算解决方案，并承诺在人类计算机互动中具有更大的可访问性和便利性的未来。
深度学习用于生物信号控制：从基础方法到实时方法的见解及建议
摘要 目的。生物信号控制是一种交互方式，它允许用户通过解码来自用户动作或思想的生物信号来与电子设备交互。这种与设备的交互方式可以增强用户的自主感，使瘫痪患者能够与日常设备进行交互，而这些设备对他们来说本来很难使用。它还可以通过使交互感觉更自然、更直观来改善对假肢和外骨骼的控制。然而，在目前的技术水平下，仍有几个问题需要解决，以便可靠地从生物信号中解码用户意图，并提供比其他交互方式更好的用户体验。一种解决方案是利用深度学习 (DL) 方法的进步来提供更可靠的解码，但代价是增加计算复杂性。本范围综述介绍了 DL 的基本概念，并帮助读者将 DL 方法部署到应在现实条件下运行的实时控制系统中。方法。本综述的范围涵盖任何电子设备，但重点是机器人设备，因为这是生物信号控制中最活跃的研究领域。我们回顾了与实施和评估包含 DL 的控制系统有关的文献，以确定该领域的主要差距和问题，并制定了如何缓解这些问题的建议。主要结果。结果强调了使用 DL 方法进行生物信号控制的主要挑战。此外，我们还能够制定指南，指导如何在生物信号控制系统中使用 DL 来设计、实施和评估研究原型。意义。这篇评论应该可以帮助刚接触生物信号控制和 DL 领域的研究人员成功部署完整的生物信号控制系统。各自领域的专家可以使用本文来确定可能的研究途径，以进一步推动使用 DL 方法进行生物信号控制的发展。
具有地理位置和实时操作记录的基于面部识别的出勤系统
本文介绍了基于尖端的面部识别出勤系统，旨在通过整合高级机器学习，计算机视觉和地理空间API来解决传统出勤方法的局限性。系统通过高精度和效率自动化与会者的识别和记录来简化出勤过程。关键功能包括用于实时面部识别的实时视频识别，一个用于注册新个人的直觉用户注册模块，基于CSV的无缝数据导出和管理的日志记录以及地理位置感知到的出勤跟踪，以确保记录不仅是时间含量的，而且是位置特定的。这种地理空间上下文提供了宝贵的见解，尤其是对于分布式团队或多站点设置。
思科实时EMEA可持续性概述
逻辑，橙色业务和CAE的可持续性可以成为与客户成功合作伙伴成功的商业驱动力，并成为客户对话的增值。Cisco已将合作伙伴的环境可持续性专业化，并将可持续性（和能源管理）纳入我们的产品组合，并创建了销售支持工具，以帮助合作伙伴交付并与可持续性区分。在我们的合作伙伴可持续性立场，我们将展示关键合作伙伴的可持续性产品和CAE，Logicalis和Orange的案例研究，他们正在推动可持续性议程并在该领域进行创新。